快手
Agent Infra Sandbox工程师
Agent Infra Sandbox工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公DevOps/SRE
DevOps/SRE
Agent基础设施
Ebpf
Go
可观测性
容器隔离
性能优化
沙箱安全
微虚拟机
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI Infra岗、技术壁垒高、成长极快，但需适应互联网快节奏。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.0万
比DevOps/SRE中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2930 个在招 · 其中DevOps/SRE 6 个
市场机会
选择适中
杭州 · DevOps/SRE · 46 个在招
职位详情
关于这个职位
负责Agent运行时沙箱核心基础设施的设计与建设，提供安全强隔离的执行环境
涵盖沙箱生命周期管理、多语言运行时工具链搭建、Kubernetes编排调度及毫秒级冷启动优化
同时构建可观测体系与安全防护机制，保障高并发场景下的稳定运行
最低要求
具备扎实的计算机基础，熟悉操作系统原理（进程 / 内存 / 文件系统 / namespace / cgroup / 内核态机制）、计算机网络、分布式系统、数据结构与算法
熟悉 Rust / Go / C++ / Python / Java 中至少一种后端开发语言，具备良好的工程实践能力与代码质量意识
熟悉容器与隔离技术栈，包括 Docker / containerd / OCI / Kubernetes、CRI、namespace / cgroup / seccomp / AppArmor，理解至少一种强隔离运行时（gVisor / Firecracker、Kata 等 microVM / Wasm）的实现原理与适用边界
熟悉虚拟化与内核相关机制，包括 KVM、microVM、overlayfs / CoW 文件系统、网络虚拟化（netns / veth / eBPF）、快照与状态恢复
熟悉高可用与稳定性治理手段，包括限流、熔断、降级、重试、超时控制、负载均衡、容量规划与故障自愈
熟悉监控告警、日志、链路追踪等可观测体系，有线上问题排查与稳定性治理经验
具备良好的系统抽象能力和问题拆解能力，能够在复杂业务与技术约束下设计可落地、可演进的方案
具备良好的沟通协作能力，能够与 Agent 算法、平台、安全、基础架构等多角色团队高效协作
工作职责
负责 Agent 运行时沙箱（Sandbox）核心基础设施的设计与建设，为 Coding Agent、Data Agent、Computer Use / Browser Use、通用 Agent 平台等场景提供安全、强隔离、可秒级启停的执行环境
负责沙箱隔离与安全体系建设，包括多级隔离方案选型与落地（容器 / gVisor / Firecracker、Kata 等 microVM / Wasm）、seccomp 与 LSM 系统调用管控、权限最小化、网络出口策略与流量审计、以及提示注入 / 恶意代码导致的越权与逃逸防护
负责沙箱生命周期管理，包括毫秒级冷启动与热池预热、会话与工作区状态的快照 / 恢复 / 分叉（snapshot / restore / fork）、长时任务的保活与迁移、多租户并发下的资源隔离与配额管理
负责沙箱内运行时与工具链建设，包括代码解释器（Python / Node / Shell 等多语言）、文件系统挂载与持久化、依赖与镜像分发加速、浏览器与桌面沙箱、MCP 及工具调用网关
负责沙箱编排与调度体系建设，包括与 Kubernetes / containerd / CRI 的对接、多集群多区域调度、弹性伸缩、资源超卖与密度优化
深入优化沙箱的启动性能、执行密度与资源利用率，包括请求排队、镜像预热、内存复用、CoW 文件系统、CPU / 内存 资源效率与单会话成本优化
建设沙箱可观测与审计能力，包括指标、日志、链路追踪、行为记录与回放、异常检测、告警与故障诊断工具，提升问题发现、定位与恢复效率
与 Agent 平台、模型推理、安全、基础架构及业务团队协作，抽象通用沙箱能力，推动能力标准化、产品化与规模化落地
参与沙箱架构设计与技术演进，保障系统在高并发、高可用、多租户和强安全约束下的稳定运行
优先资格
有 Agent Sandbox / 代码解释器 / 云沙箱产品或平台（E2B、Daytona、Modal、Code Interpreter 类、Cloudflare Workers / Containers 等）相关研发经验
有 Coding Agent、Computer Use、Browser Use 等场景的沙箱落地经验，理解 Agent 与沙箱的交互协议与工具调用链路
熟悉 MCP 协议、工具调用网关、Agent Runtime / Agent 编排框架相关技术
有安全攻防或安全工程背景，熟悉容器逃逸与沙箱逃逸原理、eBPF / LSM / seccomp 深度定制、多租户安全隔离、供应链与镜像安全
有大规模沙箱集群调度经验，参与过热池、秒级 / 毫秒级冷启动优化、高密度超卖等方向的建设
有大规模在线系统稳定性建设经验，参与过核心链路 SLA 保障、故障治理、容量规划或应急体系建设
对 Agent 工程化落地有深入理解，关注沙箱在安全、性能、成本与体验之间的平衡
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI Agent基础设施前沿，技术栈极具前瞻性（微服务/微虚拟机/沙箱安全）
- 依托大厂平台，能接触海量并发与真实业务场景，技能壁垒高且长期竞争力强
- 直接参与核心AI产品线底层建设，业务价值与技术影响力双高
- 技术复杂度极高，需兼顾安全、性能与成本的多重约束，架构设计容错率低
- 跨团队协同频繁，对系统抽象能力与沟通推进能力要求苛刻
- 适合热衷于底层系统开发、对云原生与AI基础设施有浓厚兴趣，且具备扎实计算机基础与抗压能力的工程师
缺点 / 挑战
- 线上故障排查压力大，需应对高并发下的瞬时峰值与复杂多租户隔离问题
角色解读
- 向基础架构专家、云原生安全架构师或AI Infra负责人方向发展
- 积累大规模调度与Agent生态经验后，可转型为技术总监或首席架构师
- 设计并维护Agent运行时沙箱底层设施，确保执行环境的安全隔离与高可用
- 搭建沙箱生命周期管理与调度系统，实现毫秒级启停、快照恢复与资源高效利用
- 构建可观测性与安全审计体系，支撑多租户并发场景下的稳定运行与故障快速定位
- 精通操作系统内核机制、容器虚拟化技术（K8s/Docker/gVisor等）及网络虚拟化(eBPF/netns)
- 掌握至少一门后端语言(Rust/Go/C++)，具备高并发系统设计与稳定性治理能力
- 熟悉安全隔离原理(seccomp/LSM/容器逃逸防护)与全链路可观测体系搭建
申请策略
- 提前了解快手在AI Agent领域的布局与产品方向，准备1-2个高难度系统优化案例
- 重点阐述设计权衡与故障复盘过程，展现复杂约束下的架构决策能力
- 突出沙箱/容器隔离实战项目，量化冷启动时间、资源利用率提升比例及SLA保障数据
- 详细列出使用的核心技术栈(K8s/eBPF/gVisor等)及解决的具体技术难题与优化路径
- 深入研究Linux内核命名空间与控制组机制，补充eBPF编程与微虚拟机(Firecracker/Kata)原理
- 学习Agent生态协议(MCP)及大模型推理部署基础，补齐AI Infra知识盲区
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，先阐述业务场景与核心痛点，再说明技术选型依据与架构设计
- 用量化数据验证效果，最后总结迭代思路与可复用的方法论
- 如何设计一个支持毫秒级冷启动的多租户沙箱？
- 容器逃逸的典型攻击路径及防御手段有哪些？
- 面对突发流量洪峰，沙箱集群如何进行弹性伸缩与资源超卖？
- 如何平衡沙箱安全性与执行性能？
- 复习操作系统与网络底层原理，梳理Kubernetes调度与容器运行时核心逻辑
- 模拟演练高可用架构设计题，准备故障排查的完整链路分析与应急预案
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资处于互联网大厂中上水平，福利体系完善，但具体数字未披露。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
92较高
技术栈高度前沿，聚焦AI Agent基础设施与云原生安全，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Rust、Go、Kubernetes、gVisor、Firecracker、eBPF、MCP、Agent
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂标准节奏，未明确提及弹性工时或双休，高强度开发可能伴随一定加班压力。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于构建安全的AI Agent运行底座，推动智能体技术落地，具有显著的行业创新价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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